\chapter{Úvod}

Klinické systémy podpory rozhodovania (CDSS, z angl. \emph{Clinical Decision Support
Systems}) sú informačné systémy slúžiace na podporu rozhodovania
medicínskeho personálu pri klinickej praxi \cite{cdss:2007}. Ich tradícia
je zakorenená v oblasti expertných systémov
\cite{guide-to-es:1986,popper-expertne:1989}.  Táto oblasť umele
inteligencie sa rozvíjala hlavne v 70-tych a 80-tych rokoch minulého
storočia. 

Kým cieľom expertných systémov je využiť počítačové systémy na
automatizáciu usudzovania a rozhodovania v expertnej doméne do takej miery,
že by takéto systémy v budúcnosti hypoteticky mohli expertov úplne zastúpiť
či nahradiť \cite{guide-to-es:1986,popper-expertne:1989}, CDSS, či vo
všeobecnosti systémy podpory rozhodovania (zamerané aj na iné domény), si
kladú oveľa realistickejší cieľ -- spracovať, analyzovať a vyabstrahovať z
dostupných zdrojov znalostí a dát informácie potrebné k rozhodovaniu
experta v danej situácii, nekladú si však ambíciu ľudského experta v
rozhodovaní nahradiť \cite{cdss:2007}.

Uplatnenie CDSS systémov spočíva v zefektivizovaní rozhodovacích procesov,
v automatizácii podporných procesov rozhodovania, v predchádzaní chybám v
ľudskom rozhodovaní, včasnom varovaní, a podobne. Vďaka realistickejšie
postaveným cieľom majú CDSS systémy veľké praktické uplatenie, a vzniklo
hneď tu niekoľko mimoriadne úspešných systémov, ktorých prínos pre klinickú
prax je veľmi dobre zdokumentovaná \cite{cdss:2007}.

Tak ako expertné systémy, rovnako CDSS systémy pracujú zo znalosťami a
dátami. Tieto musia byť v systémoch reprezentované, aby mohli byť ďalej
spracovávané a analyzované. Množstvo dát a znalostí potrebných pre podporu
klinického rozhodovania má veľmi rôzny charakter. Časť z nich možno
reprezentovať symbolovo: ide napríklad o databázy, fakty, pravidlá,
postupy, klinické guideline-y, a tak ďalej. Analýzou a vyvodzovaním z
takýchto dát a znalostí sa zaberajú znalostné systémy. Tieto systémy
vyvádzajú z dát zachytených v systéme nové \emph{dôsledky}, ktoré z nich na
základe istých premís a odvodzovacích pravidiel \emph{vyplývajú}. Okrem
toho je potrebné spracovávať aj množstvo dát, ktoré sú subsymbolového
charakteru, symbolovo ich reprezentovať nemožno, prípadne len s veľkou
stratou. Patria sem neštruktúrované zdravotné záznamy vo forme
,,surového'' textu, ale tiež fotografické, či RTG
snímky, senzorové dáta, a tak ďalej. Systémy spracúvajúce tento typ dát sa
zameriavajú na nachádzanie \emph{príznakov} a \emph{vzorov}, na ktoré
zameriava expert v procese rozhodovania. Využívajú sa pritom predovšetkým
metódy dolovania dáta znalostí.

V tomto materiáli sa oboznámime s jednotlivými aspektami CDSS, postupne v
týchto kapitolách:

\begin{description}
\item[Prehľad služieb poskytovaných CDSS:]
	V tejto kapitole sa oboznámime so druhmi CDSS a so službami, ktoré
	poskytujú. Zoznámime sa tiež s oblasťou znalostných systémov, do
	ktorej CDSS v širšom zmysle radíme. Nakoniec ci uvedieme príklad
	existujúceho CDSS systému.

\item[Formalizácia reprezentácie rozhodovacích procesov:]
	V tejto kapitole sa budeme zaoberať potrebnými východiskami, ktoré
	potrebujeme k porozumeniu a budovaniu znalostných systémov a teda
	ja CDSS.

\item[Analytické prístupy pri spracovaní rozhodovacích procesov:] 
	V tejto kapitole sa zameriame na CDSS systémy pracujúce so
	znalosťami, analýzou ktorých môžu vyvodiť dôsledky potrebné pri
	podpore rozhodovacích procesov. 

\item[Dolovanie dát a procesov:]
	V tejto časti sa zameriame na CDSS systémy pracujúce s dátami na
	subsymbolovej úrovni, ktoré na ich spracovanie využívajú metódy
	dolovania dát a znalostí, a to predovšetkým metódy z oblasti
	strojového učenia.

\item[Etické a právne otázky v súvislosti s CDSS:]
	V poslednej kapitole sa zameriame na etické a právne aspekty CDSS
	systémov a ich využívania v praxi.
\end{description}
